Cours en ligne gratuit d'apprentissage en profondeur avec certification [2022]

Les progrès de la science des données transforment l'industrie à pas de géant, au moment même où nous parlons. Alors que le marché mondial de l'IA devrait croître de près de 54 %, pour atteindre 22,6 milliards USD d'ici 2021, le marché de l'apprentissage en profondeur devrait croître à un TCAC de 41,7 % pour atteindre une taille de marché de 18,16 milliards USD d'ici 2023.

Ces statistiques prouvent seulement que l'IA et l'apprentissage en profondeur dominent l'industrie, pénétrant presque tous les secteurs, y compris l'informatique, la santé, l'éducation, les jeux, etc. Les applications et les cas d'utilisation du ML et de l'apprentissage en profondeur sont à la fois nombreux et variés.

Ils ont déjà changé la façon dont nous interagissons avec le monde qui nous entoure, la façon dont nous menons notre routine quotidienne et notre comportement de consommation. Et il va sans dire que ces technologies de la nouvelle ère continueront de changer notre environnement et nos vies pour les années à venir.

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur ?

L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui vise à entraîner des machines via des algorithmes (réseaux de neurones) inspirés et conçus d'après la structure du cerveau biologique. L'objectif principal de l'apprentissage en profondeur est d'enseigner aux machines ce qui vient naturellement aux humains - apprendre à travers des exemples et des expériences.

L'apprentissage en profondeur utilise des architectures de réseaux de neurones comprenant plusieurs couches cachées, allant de 2-3 à 150 couches. C'est de là que vient le nom d'apprentissage "profond". Habituellement, de grands ensembles de données (étiquetées) sont utilisés pour former des modèles d'apprentissage en profondeur et des architectures de réseaux neuronaux. Cela permet aux modèles d'apprendre et de s'adapter aux fonctionnalités directement à partir de l'ensemble de données au lieu de s'appuyer sur l'extraction manuelle des fonctionnalités.

L'apprentissage en profondeur forme des modèles informatiques pour effectuer des tâches de classification directement à partir de données textuelles, image ou audio. Lorsqu'ils sont formés de manière adéquate, les modèles d'apprentissage en profondeur atteignent un haut niveau de précision, dépassant parfois même les capacités humaines. Il s'agit d'une technologie d'apprentissage en profondeur qui alimente les voitures autonomes, les systèmes de reconnaissance vocale, les assistants virtuels, les systèmes de détection de fraude et le traitement du langage naturel (NLP). Apprenez des techniques d'apprentissage en profondeur.

Pourquoi l'apprentissage en profondeur est-il important ?

L'apprentissage en profondeur gagne rapidement en popularité dans tous les secteurs, car il promet des niveaux de précision et d'efficacité inégalés. Bien que les modèles d'apprentissage en profondeur soient généralement formés sur des données étiquetées, une fois formés, ils deviennent aptes à "l'apprentissage non supervisé", ce qui signifie qu'ils peuvent extraire des informations précieuses à partir de données brutes (non structurées ou non étiquetées).

C'est précisément la raison pour laquelle l'apprentissage en profondeur est désormais utilisé dans de nombreux domaines, de la réalisation de diagnostics médicaux rapides et précis à l'amélioration de la personnalisation pour les entreprises de commerce électronique.

Voici quelques applications du deep learning

Conduite automatisée - Des entreprises comme Google et Tesla expérimentent l'apprentissage en profondeur pour améliorer la conduite automatisée. Propulsées par l'apprentissage en profondeur, les voitures autonomes peuvent détecter automatiquement des objets tels que des panneaux d'arrêt, des feux de circulation, des véhicules, des piétons, etc.

Automatisation industrielle - Aujourd'hui, un nombre croissant d'entreprises utilisent la technologie d'apprentissage en profondeur pour améliorer la sécurité des travailleurs dans les unités de fabrication, en particulier autour des machines lourdes. Les systèmes d'apprentissage en profondeur peuvent détecter automatiquement lorsque les travailleurs/objets ne sont pas en sécurité et les alerter, évitant ainsi les accidents indésirables.

Aérospatiale - Les organisations aérospatiales utilisent l'apprentissage en profondeur pour identifier les objets des satellites afin de localiser les zones d'intérêt et d'identifier les zones sûres / dangereuses pour les troupes et l'atterrissage réussi des engins spatiaux.

Recherche médicale - L'apprentissage en profondeur a de nombreux cas d'utilisation dans le domaine de la recherche médicale. Par exemple, en collaboration avec NantWorks, des chercheurs de l'UCLA ont développé un microscope alimenté par l'IA et l'apprentissage en profondeur pour détecter les cellules cancéreuses en quelques millisecondes - des centaines de fois plus rapidement que toute autre méthode.

Assistance virtuelle - L'apprentissage en profondeur est la technologie derrière la traduction vocale et l'audition automatisée. Les assistants personnels intelligents comme Alexa et Siri sont deux des meilleurs exemples d'applications d'apprentissage en profondeur pour l'assistance virtuelle.

Reconnaissance visuelle - La technologie d'apprentissage en profondeur est utilisée pour développer des systèmes de reconnaissance d'images de pointe. Ces systèmes peuvent classer et trier les images en fonction de plusieurs facteurs tels que l'emplacement, les dates, les visages, les objets et les événements.

Détection des fraudes - L'industrie BFSI tire parti de l'apprentissage en profondeur pour prévenir et minimiser les activités frauduleuses dans le domaine numérique. Les modèles d'apprentissage en profondeur sont formés pour identifier les modèles de transaction des clients, les cotes de crédit et tout comportement anormal ou aberrant dans leurs transactions en ligne. En outre, des techniques de ML telles que la classification et la régression sont utilisées pour la détection des fraudes.

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Apprendre la PNL gratuitement : L'avantage upGrad

La science des données et l'IA sont deux des domaines les plus en vogue de l'industrie à l'heure actuelle, et si vous souhaitez faire carrière dans la science des données, acquérir des compétences en apprentissage approfondi et en PNL s'avérera bénéfique pour votre carrière professionnelle.

upGrad propose un cours d'apprentissage en profondeur gratuit , parfait pour les aspirants en science des données. Ce cours gratuit d'apprentissage en profondeur est proposé dans le cadre de l'initiative upStart-Priceless Learning. C'est un cours bien conçu qui vous enseignera les bases de l'apprentissage en profondeur et vous aidera à construire une base solide en PNL.

Enseigné par des experts et des mentors compétents de l'industrie, vous découvrirez les différents concepts d'apprentissage en profondeur, y compris les réseaux de neurones, les fonctions d'activation, l'augmentation des données, etc. La maîtrise de ces concepts vous aidera à construire des projets ML innovants pour résoudre les défis du monde réel.

Le cours dure quatre semaines et est divisé en trois modules

Mathématiques pour l'analyse des données

Ce module se concentre sur l'enseignement aux candidats des outils et techniques mathématiques essentiels nécessaires pour comprendre les concepts d'apprentissage en profondeur et de PNL. Vous découvrirez également la syntaxe NumPy, les tableaux NumPy et le nettoyage et l'extraction de données via Python.

Introduction à l'apprentissage en profondeur

Le deuxième module enseigne les bases des réseaux de neurones (Feedforward et Backpropagation). Les apprenants développeront également un projet d'apprentissage en profondeur pour identifier les chiffres manuscrits.

Introduction au traitement automatique du langage naturel

Le troisième module présente aux apprenants les bases de la PNL. Il enseigne également aux candidats comment utiliser regex pour créer des outils de correction orthographique, de hachage phonétique, de détection de spam, etc.

Pour conclure, l'apprentissage en profondeur est une compétence précieuse qui peut ouvrir des opportunités de carrière prometteuses en science des données. Alors que de plus en plus d'organisations commencent à explorer les nuances de l'apprentissage en profondeur, de nouveaux rôles apparaîtront dans ce domaine.

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Comment commencer

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